LLM入門

合計 79 件の記事があります。 現在 2 ページ中の 1 ページ目です。

W3CのAI Context仕様とは？｜MCP入門 7.3｜文脈の国際標準化とMCPの役割

AIの意思決定や会話文脈を明示的に設計するため、W3CではAI Context仕様の標準化が進んでいます。本記事ではその動向と、MCPとの親和性や将来のマッピング可能性について詳しく解説します。
2025-04-04

LLM Memory APIとMCPの違いとは？｜MCP入門 7.2｜ユーザー記憶と文脈設計を統合する方法

ユーザー情報や履歴を保存するMemory APIと、構造的な文脈設計を担うMCPは、目的も実装も異なります。本記事では両者の違いと補完関係、そして信頼性の高いプロンプト設計に向けた統合戦略を具体的に解説します。
2025-04-03

OpenAI GPT、Claude、Geminiの文脈処理とは？｜MCP入門 7.1｜各社LLMの設計思想とMCPの位置づけ

各社LLMは文脈や状態の扱い方に独自のアプローチを持っています。本記事ではOpenAI GPTのSystem MessageとMemory API、Claudeの自己内省型設計、Geminiのマルチモーダル連携を比較し、MCPが果たす中立的な役割を明らかにします。
2025-04-02

MCPの未来と標準化への道とは？｜MCP入門 7.0｜AI文脈設計の次なるステージとグローバル接続性

Model Context Protocol（MCP）はAIの文脈理解と再現性を支える設計思想です。最終章では、各社LLMとの親和性、Memory API連携、W3C標準化、人格と役割の制御まで、MCPの未来像を展望します。
2025-04-01

ストラクチャード・コンテキスト vs ナチュラル・プロンプティングとは？｜MCP入門 6.3｜構造化と柔軟性を両立するプロンプト設計

生成AIに文脈を渡すには、JSON形式の構造化データか自然言語プロンプトか、どちらが適切か。本記事では、MCP設計において“ストラクチャード・コンテキスト”と“ナチュラル・プロンプティング”の違いと併用戦略を詳しく解説します。
2025-03-30

ツール活用 / マルチエージェントシステムでのMCP適用例とは？｜MCP入門 5.4｜複数エージェントとツールを統合する文脈設計

ツール活用やマルチエージェント設計では、AIが状態や目的を共有しながら協調する必要があります。MCPを活用することで、共通の文脈管理・状態同期・出力整理を実現し、複雑な連携を安定運用できる方法を解説します。
2025-03-26

ドキュメントベース質問応答（RAG）でのContext設計とは？｜MCP入門 5.3｜情報の構造化で精度と説明力を高める方法

RAG（検索補助生成）で生成AIが正確に応答するためには、検索結果をどのように文脈化するかが鍵です。MCP設計により、取得情報のスロット化・優先度付け・役割づけを行い、安定した回答と説明責任のある出力を実現する方法を解説します。
2025-03-25

タスク分離とセッション切り替えとは？｜MCP入門 5.2｜AI応答の誤りを防ぐ文脈設計

1人のユーザーが複数の目的でAIと対話する時、文脈の混在は誤応答や情報漏洩の原因になります。MCPによるセッションIDやタスクタグの活用により、タスク単位の文脈を安全かつ自然に切り替える方法を詳しく解説します。
2025-03-24

チャットボットの履歴管理とは？｜MCP入門 5.1｜スコープ制御で精度とコストを最適化する設計

生成AIチャットボットの応答品質は、会話履歴の設計に大きく左右されます。本記事では、MCPを活用して履歴の粒度・要約・トピック切り替えを制御し、自然かつ効率的なチャット体験を作る方法を解説します。
2025-03-23

MCPの実践設計パターンとは？｜第5章｜チャット・RAG・ツール統合まで網羅的に解説

この章では、Model Context Protocol（MCP）を具体的にどう活用すべきか、チャットボット、タスク切替、RAG、マルチエージェントシステムといった現実的ユースケースごとに設計パターンを解説します。
2025-03-22

ユーザー状態とモデル状態の同期とは？｜MCP入門 3.4｜生成AIの一貫した応答設計

生成AIの出力の一貫性を保つには、ユーザーとモデルの状態を同期させることが重要です。MCPでは、セッションメモリ、タスク管理、ステートマシン、感情トラッキングなどを活用して文脈と目的を揃える設計が求められます。
2025-03-16

MCPによる状態制御と再現性の向上とは？｜MCP入門 2.3｜生成AIの安定設計の鍵

生成AIをプロダクトとして安定運用するには、出力の一貫性と再現性が不可欠です。MCP（Model Context Protocol）は文脈と状態を構造化し、モデルの振る舞いを制御・再現可能にします。設計原則から具体例まで詳しく解説。
2025-03-10

従来のプロンプト設計とMCPの違いとは？｜MCP入門 2.2｜生成AI設計の新常識

プロンプトエンジニアリングでは限界がある。MCP（Model Context Protocol）は、文脈と状態を分離・構造化することで、一貫性・拡張性・再現性を備えた生成AIの設計を可能にします。従来手法との違いを比較しながら丁寧に解説。
2025-03-09

RAG時代の設計者とは？検索と生成をつなぎ、AIを業務に根づかせる方法｜LLM入門 終章

RAGの本質は、情報の選別と構造化を通じて生成AIの文脈を設計すること。本章では、生成AI時代に求められる「検索と生成をつなぐ設計者」の役割と、今後の学びと実装の地図を示します。
2025-03-08

RAGを強化するハイブリッド検索とMulti-Vector戦略とは？検索の多視点化と精度向上の設計｜LLM入門 7.2

意味検索とキーワード検索を組み合わせるハイブリッド検索、複数の視点から検索するMulti-Vector RAG。どちらもRetrieverの精度と柔軟性を高める先進的な手法です。本記事では構成・効果・導入の注意点を解説します。
2025-03-05

コンテキストウィンドウとは？生成AIにおける文脈の限界とMCP設計｜MCP入門 1.3

生成AIが扱える“文脈”には上限があります。それがコンテキストウィンドウです。トークン数の制限とは何か、なぜ応答が急に崩れるのか、MCP（Model Context Protocol）における設計の工夫まで、丁寧に解説します。
2025-03-05

RAGの限界と今後の展望とは？幻覚・検索精度・モデル進化にどう向き合うか｜LLM入門 第7章

RAGには明確な強みがある一方で、限界や課題も存在します。本章では、幻覚対策やハイブリッド検索の可能性、大規模コンテキストモデルとの関係、そして今後の運用と設計戦略について実践的に整理します。
2025-03-03

モデルはなぜ文脈を必要とするのか？｜MCP入門 1.1｜生成AIとコンテキスト理解

ChatGPTをはじめとする生成AIは、入力だけでなく“文脈”によって出力を変えています。なぜ文脈が必要なのか、モデルはどう背景を読み取るのか。MCP設計の基礎となる文脈理解について、具体例を交えて丁寧に解説します。
2025-03-03

RAG設計におけるトークン制限への対処法とは？情報量と生成精度を両立する工夫｜LLM入門 6.4

生成AIにはトークン数の上限という物理的な制約があります。本記事では、Retriever出力やプロンプトを設計する際に考慮すべきトークン制限と、その中で最も有効な情報を渡すための工夫と設計指針を解説します。
2025-03-02

RAGの検索精度を高める設計術：質問の正規化とドキュメントマッチングとは｜LLM入門 6.2

自然文のままでは曖昧なユーザー質問を、検索に適した形式へ整える「質問の正規化」と、意味的に関連する文書を適切に選び出す「マッチング戦略」について、RAG実装の視点からわかりやすく解説します。
2025-02-28

RAGの回答精度を左右するコンテキスト整形とは？LLMへの最適な情報の渡し方｜LLM入門 4.3

RAGにおいてRetrieverが抽出した情報をどのように整形し、LLMに渡すかは、出力の質に直結します。本記事では、プロンプト設計・チャンク構造・トークン最適化など、回答品質を高めるための整形技術を詳しく解説します。
2025-02-19

RAGに欠かせない埋め込みモデルとは？意味検索を支える技術解説｜LLM入門 4.1

RAGにおける意味検索の基盤となるのが「埋め込みモデル（Embedding Model）」です。本記事では、OpenAIやSBERTなど代表的モデルの特徴、選定ポイント、チャンク設計との関係をわかりやすく解説します。
2025-02-17

RAG導入の実践ステップと落とし穴とは？PoCから本番運用までの道筋｜LLM入門 3.4

RAGはPoC（概念実証）では効果を実感しやすい一方で、実運用への移行には注意点が多数あります。本記事では、導入フェーズにおけるステップと、技術・運用・責任設計の観点から見た“落とし穴”とその回避法を解説します。
2025-02-15

RAGで専門文書を活用する方法｜法務・医療・教育分野での事例と効果｜LLM入門 3.3

法律文書、医療ガイドライン、教育要綱など、専門性の高い情報を誰もが使いやすくするにはどうすればよいか。本記事では、RAGを活用して専門文書を自然言語で引き出す仕組みと、実際の活用事例を丁寧に解説します。
2025-02-14

RAGでFAQ対応を自動化する方法と効果とは？顧客サポートをAIで強化｜LLM入門 3.2

RAGを活用したFAQ対応Botは、顧客の自然な質問に対して意味ベースで文書を検索し、正確でわかりやすい回答を生成します。本記事では、EC事業者の導入事例とともに、設計・運用のポイントや導入効果を具体的に解説します。
2025-02-13

RAGで社内ナレッジBotを構築する方法と導入効果｜LLM入門 3.1

就業規則や業務手順が整備されていても、社員が情報を引き出せない現実があります。本記事では、RAGを活用して社内文書に基づくナレッジBotを構築し、社内問い合わせ削減と業務効率向上を実現した事例を紹介します。
2025-02-12

RAGの活用事例と導入効果とは？業務改善を実現する4つのユースケース｜LLM入門 第3章

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、社内ナレッジBotやFAQ応答、自動応答の高度化に活用されています。本章では、実際のユースケースと導入プロセス、効果、注意点までを具体的に紹介し、実務に役立つ導入視点を提供します。
2025-02-11

RAGは何に向いている？生成AIの得意・不得意を整理｜LLM入門 2.4

RAGは社内ナレッジ検索やFAQ応答に優れた効果を発揮しますが、数値計算やリアルタイム情報の処理には課題もあります。本記事では、RAGが得意なユースケースと不得意な場面を丁寧に解説し、導入判断の視点を提供します。
2025-02-10

RAGと従来の検索の違いとは？意味ベース検索と生成の融合を解説｜LLM入門 2.3

RAGは従来のキーワード検索やFAQとは異なり、意味的に関連する情報を抽出し、生成AIによって自然な回答を構成します。本記事では、RAGの検索の仕組みと従来手法との違いを、事例と比較を交えてわかりやすく解説します。
2025-02-09

RAGの中核構造：RetrieverとGeneratorの役割と分離設計｜LLM入門 2.2

RAGにおいて、Retriever（検索部）とGenerator（生成部）の明確な分離は高精度な応答生成の鍵となります。本記事では、それぞれの役割、構造、設計上のメリットについて詳しく解説し、柔軟で拡張性のあるAI構築のための基盤を紹介します。
2025-02-08

RAGとは何か？「知識の外部化」という新しいAI設計思想｜LLM入門 1.3

従来のAIは知識をモデルに内在化させる方式が主流でした。しかし、変化の激しい業務環境では「知識の外部化」が重要になります。本記事では、RAGによって実現される知識とモデルの分離という設計思想の本質を解説します。
2025-02-05

なぜRAGが必要とされるのか？｜業務利用で見える生成AIの限界とは｜LLM入門 1.2

ChatGPTを業務に導入しようとすると、正確性・柔軟性・更新性に課題が見えてきます。本記事では、企業利用における生成AIの限界と、RAG（Retrieval-Augmented Generation）という新たなアプローチの登場背景を解説します。
2025-02-04

ChatGPTだけでは業務に使えない理由とは？｜生成AIの限界とRAGの必要性｜LLM入門 1.1

ChatGPTは汎用的な質問に対しては強力なツールですが、業務利用では限界があります。本記事では、固有知識の欠如、幻覚（hallucination）、情報の鮮度といった構造的課題を解説し、RAGという新たなアプローチの必要性を明らかにします。
2025-02-03

なぜ今RAGが必要なのか？｜ChatGPTの限界と知識の外部化｜LLM入門 第1章

ChatGPTだけでは業務に使えない──その理由は、固有情報の欠如や幻覚、情報の鮮度にあります。本章では、こうした生成AIの限界と、RAG（Retrieval-Augmented Generation）が求められる背景を丁寧に解説します。
2025-02-02

RAGで業務AIを強化する方法とは？｜LLM入門：検索と統合の仕組みを解説

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、大規模言語モデルに社内ナレッジやFAQを統合し、業務に使えるAIを構築する鍵です。本記事ではRAGの仕組み、活用例、導入のステップまで、わかりやすく解説します。
2025-02-01

7.3 マルチモーダルモデルとLLMの統合 | テキスト、画像、音声、映像の融合技術

マルチモーダルモデルとLLMの統合により、テキスト、画像、音声、映像を同時に処理することで、より深い理解と高精度な応答が可能になります。具体的な技術と応用例を紹介します。
2024-11-26

7.2 LLMの省リソーストレーニング技術 | 蒸留、量子化、スパース化、分散トレーニング

LLMのトレーニングにおける省リソース技術を解説。モデル蒸留、量子化、スパース化、分散トレーニングの手法でコストを削減しながら性能を維持する方法を紹介します。
2024-11-25

7.1 LLMの大規模モデル進化 | 性能向上と技術的課題

LLMの大規模モデル化による性能向上と、計算リソースやトレーニングコストの課題を解説。エンジニアが対応すべき技術と今後の展望を紹介します。
2024-11-25

7.0 LLMの未来の展望と課題 | 自然言語処理の進化と技術的チャレンジ

LLM（大規模言語モデル）の進化と今後の可能性について解説。技術的課題や新しいアプリケーションの展望、エンジニアに必要なスキルを紹介します。
2024-11-24

6.3 LLMのCI/CDパイプライン構築 | GitHub ActionsとJenkinsの活用

LLMアプリケーションの継続的インテグレーションと継続的デリバリーを実現するためのGitHub ActionsとJenkinsの設定方法を解説。自動化されたテストとデプロイにより、リリース速度と品質を向上します。
2024-11-23

6.0 LLMアプリケーションのデプロイとCI/CDパイプラインの構築

LLMアプリケーションをDockerとKubernetesでデプロイし、GitHub Actionsを使用したCI/CDパイプラインの構築方法を解説します。スケーラブルな運用環境の実現に役立つ情報です。
2024-11-20

4.3 LLMのモデル圧縮技術｜知識蒸留、量子化、プルーニングの解説

知識蒸留、量子化、プルーニングなどのモデル圧縮技術を使い、LLMの計算コストと推論速度を改善する方法を解説します。Pythonの実装例も紹介。
2024-11-15

4.2 LLMの推論速度を最適化する方法｜バッチ推論と半精度推論の活用

LLMの推論速度を改善するための技術を解説。バッチ推論、ONNX Runtime、半精度推論（FP16）など、効率的な推論手法とその実装例を紹介します。
2024-11-14

4.1 LLMのモデル圧縮技術｜効率的な量子化と知識蒸留

LLMのモデル圧縮技術を解説。量子化、知識蒸留、プルーニングの実装例を紹介し、推論速度とリソース効率を向上させる方法を学びます。
2024-11-13

9.2 LLMの実装に向けたリソースと学習の提案 - 効果的なツールとコースの活用

LLM（大規模言語モデル）の実装に必要なリソースや学習方法を紹介します。オープンソースフレームワーク、クラウドプラットフォーム、データセット、オンラインコースなど、実践的なアプローチに必要なリソースを提供します。
2024-10-27

9.1 LLMを理解するための次のステップ - 実践的な学習方法とプロジェクト参加のすすめ

LLM（大規模言語モデル）の基礎を学んだエンジニアが、さらなる学びを進めるための次のステップを紹介します。研究論文の精読、実践的プロジェクトの参加、モデルのカスタマイズや最適化手法について詳しく解説します。
2024-10-26

9.0 LLMとエンジニアが向き合うべきポイント - モデル最適化、バイアス対応、倫理的責任

LLM（大規模言語モデル）を扱うエンジニアが向き合うべき重要なポイントを解説します。モデルの最適化やバイアス軽減、データプライバシーの保護、倫理的責任など、LLM開発における重要な側面について考察します。
2024-10-25

8.2 LLMにおけるバイアスと倫理的課題 - 公平で信頼性の高いAIの実現に向けた取り組み

LLM（大規模言語モデル）が抱えるバイアスと倫理的課題について解説し、データバイアス軽減の技術や説明可能なAI（XAI）の役割を紹介します。より公平で信頼性の高いAIシステムを構築するための今後の展望も説明します。
2024-10-24

8.1 モデルサイズと計算コスト - LLMの効率的な運用とコスト削減の技術

LLM（大規模言語モデル）のモデルサイズと計算コストに関する課題を解説し、量子化やプルーニングなどのモデル圧縮技術や、分散学習を通じたトレーニングコスト削減の方法を紹介します。
2024-10-23

8.0 LLMにおける課題と今後の展望 - バイアス、計算リソース、プライバシーの問題と解決策

LLM（大規模言語モデル）が直面する課題と、今後の技術的な進展について解説します。計算リソース、データバイアス、解釈可能性、プライバシーの課題を克服するための取り組みと今後の展望を紹介します。
2024-10-22

カテゴリー

タグ

検索履歴

チーム

任 弘毅

株式会社レシートローラーにて開発とサポートを担当。POSレジやShopifyアプリ開発の経験を活かし、業務のデジタル化を促進。

下田 昌平

開発と設計を担当。1994年からプログラミングを始め、今もなお最新技術への探究心を持ち続けています。